## ALTERNATIF PEMILIHAN JENIS BAHAN BAKU BIODIESEL DENGAN METODE ANALITIC NETWORK PROCESS (ANP)
Teuku Yunirwan 1 , Hasan Yudie Sastra 1 , Syahrial 1
1 Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Universitas Syiah Kuala, Jl. Syekh Abdurauf As Sinkili No.7, Kopelma Darussalam, Syiah Kuala, Kota Banda Aceh, Aceh 23111.
Email: teuku.yunirwan@gmail.com

## ABSTRAK
Biodisel dianggap energi alternatif yang ramah lingkungan dan dapat diperbaharui secara  terus-menerus,  karena  bersumber  dari  tumbuhan    dan  minyak mikroorganisme  oleaginous,  seperti  ;  minyak  biji  Pohon  Jarak  Pagar  (Jatropa Curcas),  Ganggang  (Algae),  Khamir/Ragi  (Yeast).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memilih sumber bahan baku biodiesel yang paling optimal dan bernilai ekonomis untuk  dikembangkan.  Metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  adalah Analitic Network Process (ANP), dengan enam kriteria untuk memilih bahan baku biodiesel yaitu kualitas dan ketersediaan bahan baku, karakteristik  lahan produksi, proses  produksi,  lingkungan  hidup,  faktor  ekonomi  dan  pasar,  dan  faktor pemerintah.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  bahan  baku  biodiesel  dari  minyak tanaman jarak pagar (Jatropa Curcas) merupakan sumber bahan baku yang paling potensi  untuk  dikembangkan  dibandingkan  dengan  dua  sumber  bahan  baku biodiesel lainnya yaitu Ganggang (Algae) dan Khamir/Ragi (Yeast).
Kata kunci : Biodiesel, Analitic Network Process (ANP), Jarak pagar, Ganggang, Khamir.

## ABSTRACT
Biodiesel considers alternative energy that is environmentally friendly and can be accepted  continuously,  because  it  comes  from  plants  and  oleaginous microorganism oils, such as; Oil of Jatropa Curcas, Algae, Yeast / Yeast (Yeast). This  study  aims  to  choose  the  most  optimal  and  economical  value  source  of biodiesel  raw  material  to  be  developed.  The  decision-making  method  used  is Analytical  Network  Process  (ANP),  with  six  choices  for  selecting  biodiesel  raw materials,  namely  quality  and  raw  materials,  characteristics  of  land  production, production processes, environment, economic and market factors, and government factors.  The  final  results  show  that  the  raw  material  for  biodiesel  from  Jatropa Curcas is the most  potential source of  raw material to be developed compared to the two sources of biodiesel raw materials, namely Algae and Yeast (Yeast).
Key  words :  Biodiesel,  Analytic  Network  Process  (ANP),  Jatropha  curcas,  Algae, Yeast.

## PENDAHULUAN
Mulai  tahun  2000  an,  negara- negara  berkembang  seperti  Brazil, India,  Afrika  Selatan  dan  Indonesia mulai    memperkenalkan,  merumuskan dan  menerapkan  kebijakan  nasional tentang  biofuel  untuk  mempromosikan produksi  energi  hijau  (green  energy) dan  penggunaan  bahan  bakar  nabati (biofuels)  sebagai  energi  terbarukan (renewable  energy)  di  dalam  negeri, sehingga  menjamin  persedian  energi, mendorong  pembangunan  pedesaan dengan  penciptaan  lapangan  kerja  dan pengurangan
kemiskinan, meningkatkan  ekspor,  dan  mengurangi polusi (Lima, 2012).  Kebijakan Energi Nasional  Indonesia  pada  tahun  2006 bertujuan  menggantikan  10  persen  dari solar  Indonesia  dengan  biodiesel  (B10) yang  diproduksi  di  dalam  negeri,  dan pada  tahun  2010  akan  ditingkatkan secara bertahap (Legowo dkk. 2007).
Indonesia  mengalami  defisit bahan  bakar  minyak  (BBM)  dalam jumlah  besar,  yang  pada  tahun  2015 impor  BBM  Indonesia  sudah  mencapai 27,9 juta KL. Impor BBM yang sangat besar  tersebut  sangat  menguras  devisa negara.  Makin  rendahnya  kemampuan APBN,  makin rendah pula kemampuan pemerintah  untuk  memberikan  subsidi harga BBM, sehingga sejak tahun 2005 harga BBM sudah mengalami kenaikan beberapa kali. Di masa-masa
mendatang,  kebutuhan  BBM  akan makin  besar  karena  meningkatnya jumlah  kendaraan  bermotor  yang menggunakan  solar  dan  premium, jumlah  penduduk  yang  menggunakan minyak tanah, dan jumlah industri yang menggunakan  solar  dan  minyak  bakar. Dengan makin tipisnya cadangan BBM fosil  yang  ada  dalam  perut  bumi Indonesia, yang menurut data
Automotive  Diesel  Oil  diperkirakan akan  habis  dalam  waktu  10-15  tahun
yang  akan  datang,  maka  akan  makin besar  pula  impor  BBM,  dan  makin besar pula beban APBN dan perekonomian nasional (ESDM, 2016). Untuk meringankan beban
tersebut,  pemerintah  berupaya  keras mencari sumber-sumber BBM alternatif yang  dapat  diperbaharui  atau  disebut biofuel  (biofuels)  sebagai  pengganti sumber  daya  energi  fosil  yang  tidak dapat  diperbaharui.  Sumber  biofuel adalah  tanaman  pertanian,  seperti minyak  kelapa  sawit  dan  jarak  pagar yang  menghasilkan  biodiesel.  Sumber- sumber  energi  alternatif  tersebut sebenarnya  sudah  lama  dimanfaatkan oleh  masyarakat  Indonesia,  walaupun belum  pada  taraf  komersial.  Teknologi yang digunakan juga tidak terlalu rumit yaitu  teknologi  proses  trans-esterifikasi atau esterifikasitransesterifikasi (“estrans”).  Menurut  Blue  Print  Energi Nasional,  pada  tahun  2025  peranan energi  yang  dapat  diperbaharui  akan meningkat  menjadi  4,4%  dengan  porsi biofuel  sebesar  1,335%  yang  setara dengan 4,7 juta KL (ESDM, 2016).
Pemerintah melalui Menko Perekonomian menyatakan bahwa  pada tahun  2006  akan  dimulai  pemanfaatan jarak pagar untuk menghasilkan biodiesel  sebagai  substitusi  solar. Ditargetkan bahwa 10% dari kebutuhan BBM  untuk  transportasi  yang  terdiri dari  solar  sebesar  12,487 juta  KL  akan dapat  dipenuhi  dari  produksi  biodiesel. Diperkirakan  konsumsi  BBM  dalam negeri  akan  tembus  2,0  juta  barel  per hari  pada  2020.  Sementara  kapasitas produksi
BBM hanya mampu
memproduksi  400  ribu  barel  per  hari (SKK  Migas,  2014).  Pada  tahun  2015 kapasitas  terpasang  industri  biodiesel nasional  sebesar  6.887.073  KL  dengan kemampuan  produksi  biodiesel  sebesar 1.652.801  KL,    distribusi  domestik
biodiesel  sebesar  915.460  KL  dan ekspor  biodiesel  sebesar  328.574  KL (ESDM, 2016).
Pengembangan  biofuel  sudah merupakan  tekad  bulat  dan  keputusan pemerintah  yang  menjadi  sebuah gerakan  nasional.  Hal  ini  terbukti dengan  telah  diterbitkannya  Peraturan Presiden (PP) RI Nomor 5 Tahun 2006 tentang  Kebijakan Energi  Nasional dan Instruksi Presiden (Inpres) RI Nomor 1 Tahun  2006  tentang  Penyediaan  dan Pemanfaatan  Bahan  Bakar    Nabati (Biofuels)  (Hadi,  Prajogo  U.  dkk,
2006). Dalam peraturan menteri (Permen)  ESDM  RI,  nomor  26  tahun
2016  tentang    penyediaan  dan pemanfaatan  bahan  bakar  nabati  jenis biodiesel,  disebukan tujuan pengaturan penyediaan    dan  pemanfaatan  bahan bakar  nabati  (BBN)  jenis  biodiesel adalah terwujudnya percepatan pemenuhan penahapan kewajiban minimal  pemanfaatan  BBN  jenis biodiesel dan terselenggaranya administrasi penyediaan dan penyaluran dana pembiayaan biodiesel secara tepat sasaran, tepat waktu, dan tepat manfaat (ESDM, 2016).
Alternatif  penggunaan  bahan bakar  yang  ramah  lingkungan,  mutlak untuk  dibutuhkan.  Untuk  itu  pilihan bahan  bakar  biofuel  seperti  biodiesel, bioetanol,  biometan,    akan  menjadi pilihan  di  masa  depan  (Thapa  dkk, 2018).
Penggunaan  terhadap  bahan bakar biodiesel, telah banyak digunakan oleh  beberapa  negara.  Mereka  berhasil mengembangkan  penggunaan  bahan bakar  yang  efektif  dan  efisien  yang bersumber  dari  tumbuhan.  Sumber biodiesel  dapat  dikembangkan  seperti minyak kelapa sawit (Elaeis
gueneensis),  minyak  buah  jarak  Pagar (Jatropa  Curcas),  minyak  biji  matahari
(Helianthus  annus  L),  minyak  kacang kedelai,  minyak Ganggang (Algae) dan lain-lain.

## Biodiesel
Bahan  bakar  hayati  atau  biofuel adalah setiap bahan bakar baik padatan, cairan ataupun gas yang dihasilkan dari bahan-bahan  organik.  Biofuel  dapat dihasilkan secara langsung dari tanaman atau  secara  tidak  langsung  dari  limbah industri,  komersial,  domestik  atau pertanian. Proses fermentasi menghasilkan  dua  tipe  biofuel  yaitu alkohol  dan  ester.  Bahan-bahan  ini secara  teori  dapat  digunakan  untuk menggantikan  bahan  bakar  fosil  tetapi karena kadang-kadang diperlukan perubahan  besar  pada  mesin,  biofuel biasanya dicampur dengan bahan bakar fosil.  Uni  Eropa  merencanakan  5,75 persen  etanol  yang  dihasilkan  dari gandum,  bit,  kentang  atau  jagung ditambahkan  pada  bahan  bakar  fosil pada  tahun  2010  dan  20  persen  pada
2020. (Prihandana, dkk, 2006) Biofuel menawarkan kemungkinan memproduksi energi tanpa  meningkatkan  kadar  karbon  di atmosfer karena berbagai tanaman yang digunakan  untuk  memproduksi  biofuel mengurangi  kadar  karbondioksida  di atmosfer.  Dengan  begitu  biofuel  lebih bersifat  carbon  neutral  dan  sedikit meningkatkan konsentrasi gas-gas rumah  kaca  di  atmosfer.  Penggunaan biofuel mengurangi pula ketergantungan pada minyak bumi serta meningkatkan keamanan energi. (Lima,
2012)
Biodiesel  merupakan  biofuel yang  paling  umum  di  Eropa.  Biodiesel diproduksi  dari  minyak  atau  lemak menggunakan  reaksi  transesterifikasi dan merupakan cairan yang komposisinya  mirip  dengan  diesel mineral. Nama kimianya adalah methyl asam lemak (atau ethyl) ester, fatty acid methyl ester (FAME). Minyak dicampur  dengan  sodium  hidroksida dan  metanol  (atau  etanol  )  dan  reaksi kimia  menghasilkan  biodiesel  (FAME) dan  gliserol.  1  (satu)  bagian  gliserol dihasilkan  untuk  setiap  10  bagian
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
biodiesel. Biodiesel dapat  digunakan di setiap  mesin  diesel,  yang  dicampur dengan  diesel  mineral.  Di  beberapa negara  produsen  memberikan  garansi untuk  penggunaan  100%  biodiesel.
Kebanyakan produsen
kendaraan membatasi  rekomendasi  mereka  untuk penggunaan  biodiesel  sebanyak  15% yang  dicampur  dengan  diesel  mineral, dipasaran  di  sebut  B15.  Biodiesel merupakan  salah  satu  bahan  bakar mesin  diesel  yang  ramah  lingkungan dan  dapat  diperbarui  (renewable). Biodiesel tersusun dari berbagai macam ester asam lemak yang dapat diproduksi dari  minyak  tumbuhan  maupun  lemak hewan.  Minyak  tumbuhan  yang  sering digunakan  antara  lain  minyak  sawit (palm oil), minyak kelapa, minyak jarak pagar  dan  minyak  biji  kapok  randu, sedangkan  lemak  hewani  seperti  lemak babi, lemak ayam, lemak sapi, dan juga lemak yang berasal dari ikan (Wibisono, 2007; Sathivel, 2003).
Menurut  Das  dkk  (2018),
Biodiesel  dapat  dibuat  dari  reaksi
transesterifikasi  asam  lemak.  Asam lemak  dari  minyak  lemak  nabati direaksikan dengan alkohol menghasilkan ester dan produk samping berupa  gliserin  yang  juga  bernilai ekonomis  cukup  tinggi.  Biodiesel  telah banyak  digunakan  sebagai  bahan  bakar pengganti  solar.  Bahan  baku  biodiesel yang  dikembangkan  bergantung  pada sumber  daya  alam  yang  dimiliki  suatu negara,  minyak  kanola  di  Jerman  dan Austria,  minyak  kedelei  di  Amerika Serikat,  minyak  sawit  di  Malaysia, dan minyak  kelapa  di  Filipina.  Agar  dapat digunakan sebagai bahan bakar pengganti solar, biodiesel harus
mempunyai  kemiripan  sifat  fisik  dan kimia  dengan  minyak  solar.  Salah  satu sifat  fisik  yang  penting  adalah viskositas.  Sebenarnya,  minyak  lemak nabati  sendiri  dapat  dijadikan  bahan bakar,  namun,  viskositasnya  terlalu tinggi sehingga  tidak  memenuhi persyaratan  untuk  dijadikan  bahan
bakar  mesin  diesel.  Perbandingan  sifat fisik  dan  kimia  biodiesel  dengan minyak  solar  disajikan  pada  lampiran tabel  1  dengan  minyak  solar,  biodiesel mempunyai beberapa keunggulan. Keunggulan  utamanya  adalah  emisi pembakarannya yang ramah lingkungan karena  mudah  diserap  kembali  oleh tumbuhan  dan  tidak  mengandung  SOx.
Perbandingan emisi pembakaran biodiesel dengan minyak solar disajikan dalam lampiran tabel 1.
Tabel  1    Perbandingan  spesifikasi  dan perbandingan  emisi  Diesel  dengan  biodiesel (COME, castor oil methyl ester)
(Sumber : Das dkk, 2018)
Selain itu, beberapa keunggulan biodiesel  yang  lain  adalahl  lebih  aman dalam penyimpanan  karena  titik kilatnya  lebih  tinggi,  Sumbet  ahan bakunya  terbaharukan  dan  angka setananya tinggi.

## Aspek produksi biodiesel
Sistem  produksi  biodiesel  di Indonesia  menunjukkan  volatilitasnya sebagaimana  ditunjukkan  oleh  fakta bahwa  beberapa  industri  biodiesel menghentikan
kegiatan produksi mereka  karena  biaya  produksi  tinggi yang tidak beralasan dan  karena harga jual yang fluktuatif  (Tryana, M.S.. dkk, 2015) Biaya produksi biodiesel komponen  penyusun  biaya  produksi biodiesel meliputi biaya tetap dan biaya tidak  tetap.  Biaya  tetap  meliputi  gaji
tenaga  kerja  tak  langsung,  biaya pemeliharaan  alat  dan  mesin,  asuransi, biaya  overhead  serta  pajak  bumi  dan bangunan. Biaya tidak tetap antara lain biaya bahan baku biodiesel, gaji tenaga kerja  langsung,  biaya  bahan  bakar  dan listrik,  pengemasan  dan  transportasi (Rochmawati, 2007).
Biaya  bahan  baku  pembuatan biodiesel  masih  lebih  tinggi  dari  harga jual  solar  yang  beredar  saat  ini.  Pada tabel  2  jika  metanol  dan  KOH  yang digunakan  adalah  analitycal  grade, biaya bahan baku biodiesel sebesar Rp. 36  130.57,-/kg.  Jika  bahan  yang digunakan  bersifat  teknis,  maka  biaya ini dapat ditekan hingga Rp. 8.061.38,- /kg.  Perhitungan  biaya  ini  berdasarkan asumsi harga biji jarak pagar kering Rp 1.000/kg  dan  rendemen  minyak  jarak pagar sebanyak  25  % bobot  kering  biji (Sari, 2007).
Hasil samping produksi biodiesel dapat dijual untuk memperoleh pendapatan  tambahan.  Sudrajat  (2007) menyebutkan,  hasil  sampingan  tersebut antara lain bungkil biji jarak, tempurung biji  dan  gliserol.  Gliserol  yang  telah dimurnikan  dapat  dijual  seharga  Rp 25.000/liter,  bungkil  biji  jarak  Rp 1.500/kg dan tempurung biji Rp 300/kg.
Tabel 2  Biaya bahan baku  untuk setiap 1 kg biodiesel
Kebutuhan bahan baku Bahan Analytical grade (Rupiah) Bahan teknis (Rupiah) Biji jarak pagar 5,128.60 5,128.60 Metanol 23,673.76 2,630.42 KOH 3,922.25 246.37 NaOH 3,405.96 55.99 Total 36,130.57 8,061.38 (Sumber : Sari, 2007)
Dalam beberapa tahun terakhir, produksi biodiesel  dari  mikro  organisme  seperti mikroalga  dan  mikroba  telah  menarik perhatian yang signifikan karena kesadaran  akan  kehabisan  bahan  bakar fosil. Mikroalga menjadi alternatif bahan baku  yang  diminati  dari  produsen
biodiesel karena mereka memiliki tingkat pertumbuhan  yang  cepat  dan  kandungan minyak yang tinggi dibandingkan dengan tanaman. Berbagai upaya terus dilakukan untuk meningkatkan produktivitas mikroalga dan kandungan  minyak (Chen dkk, 2018). Dengan keunggulan produksi biomassa  bervolume  besar  dan  tidak  ber bersaing  dengan  tanaman,  mikroalga membawa harapan besar untuk menyelesaikan masalah pasokan bioenergi.  Proyek  demonstrasi  sedunia telah  diluncurkan  dan  dilakukan  untuk menguji teknologi yang dikembangkan di laboratorium  untuk mendukung  investasi pemerintah  dan  kelompok  investor  (Su
dkk, 2017) Banyak hasil penelitian telah mengungkapkan  bahwa  bahan  baku berkontribusi  hingga  70%  dari  biaya produksi  biodiesel  dari  minyak  nabati dan  lemak  hewani    (Singh    dkk,  2014). Minyak  mikroalga  dapat  dianggap sebagai  bahan  baku  alternatif  ketika biaya  produksinya  sama  atau  lebih rendah  dari  minyak  nabati  dan  lemak hewani.  Produksi  minyak  mikroalga meliputi  pembudidayaan,  pemanenan, dan  ekstraksi  lemak  (Davis    dkk,  2011). Pengaruh  utama  perhitungan  dari  dari penilaian  ekonomi    seperti  model budidaya,  produktivitas  biomassa,  kadar lipid,  metode  pengeringan,  metode ekstraksi lipid dan efisiensi nya, efisiensi transesterifikasi,  penilaian  ekonomi  juga akan  sangat  dipengaruhi  oleh  harga tanah,  tenaga  kerja,  listrik,  bahan  bakar, bahan  kimia,  dan  pajak,  yang  memiliki variasi besar dari satu wilayah ke wilayah lainnya. Inilah yang menjelaskan mengapa  ada  perbedaan  yang  besar  dari hasil estimasi biaya (Chen,. dkk, 2018). Menurut  Davis,  dkk  (2011),  untuk memproduksi  biodiesel  dari  mikroalga pada  kolam  terbuka  (OP)  yang  meliputi
proses  budidaya,  dewatering,  ekstraksi lipid dari biomassa kering dan transesterifikasi,  dengan  kondisi  operasi berkapasitas  1950  Ha,  menghasilkan biomass  25  gr/m2/hr,  dan  kandungan lipid  25%  w/w  kering  biomassanya,  jadi membutukan  biaya  untuk  menghasilkan Lipid  sebesar    8,52  (US  $/gal)  dan  9,84 (US $/gal) untuk menghasilkan biodiesel. Dengan  kapasitas  yang  sama  bila menggunakan  PBR  (Photo  bioreactors) menghasilkan  biomassa  sebesar    1,25 kg/m3/hr dibutuhkan biaya untuk menghasilkan  Lipid  sebesar    18,10  (US
$/gal)  dan  20,53    (US  $/gal)  untuk menghasilkan biodiesel.
Gambar 1 Kolom terbuka pembiakan mikroalga yang menghasilkan biodiesel
Gambar 2  PBR ( Photo bioreactors ) pembiakan mikroalga yang menghasilkan biodiesel
Besarnya  potensi  perairan  di  Indonesia baik tawar apalagi laut dan kondisi iklim tropis dengan cahaya mataharinya sangat sesuai  untuk  kehidupan  mikroalga. Walaupun sejumlah jenis mikroalga telah
dikembangkan untuk bahan baku kosmetik  dan  kebutuhan  farmasi,  namun aplikasinya untuk dikembangkan sebagai biofuel  masih  jarang  dilakukan  seperti mikroalga  laut  Nannocloropsis  oculata yang  merupakan  mikroalga  laut  yang potensinya  tersebar  luas  diseluruh wilayah  pesisir  dan  lautan  kepulauan Indonesia.  Sebagai  produsen  primer, jenis  ini  hidup  dalam  air  yang  aksesnya terhadap air, karbondioksida dan nutrient lebih  efektif,  sehingga  mampu  tumbuh cepat  dan  di  panen  dalam  waktu  singkat yakni  sekitar  7-10  hari  saja.  Selain  itu, mikroalga juga menghasilkan minimal 30 kali lebih banyak dibandingkan tumbuhan  darat.  Oleh  karena  itu, kultivasi  mikroalga  sebagai  bahan  baku biofuel  yang  hemat  ruang  (safe  space) dan  memiliki  efisiensi  dan  efektivitas tinggi  (time  efficient  and  high  yield) cukup  menjanjikan  dimasa  mendatang. Pemanfaatan  diversifikasi  bahan  baku yang menjadi sumber biofuel merupakan hal  yang  mutlak  dilakukan  mengingat adanya  kampanye  negatif  terhadap sumber-sumber yang ada yang umumnya merupakan  komoditas  pangan  sehingga perlu  dicari  alternatif  lain  untuk  guna pemanfaatan mikroalga khususnya adalah mikroalga  laut.  Untuk  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengeksplorasi  potensi mikroalga  laut  sebagai  sumber  energi terbarukan  melalui  ekstraksi  kandungan minyak  dari  N.oculata.  Diharapkan dengan  mengetahui  kondisi  awal  dari potensi  mikro  alga  dapat  dikembangkan lebih  lanjut  untuk  menjadi  biodiesel dengan mengembangkan  teknik  kultivasi mikroalga, ekstraksi minyaknya, transesterifikasi menjadi biodiesel (Suryanto,dkk. 2009). Chisty (2007)  mengatakan  bahwa produksi minyak alga bisa mencapai 31- 68  %  untuk    jenis  Nannochloropsis  sp.
Pendapat  tersebut  di  perkuat  oleh Vasudevan dan Briggs (2008) menyatakan  bahwa    potensi  alga  untuk produksi  biodesel  sangat  menjanjikan, dikarenakan bahan biologis ini merupakan  bahan  yang  sifatnya  dapat diperbarui dan dapat pula dibiodegradasi, sehingga  minyak  alga  menjadikan potensi  yang  bisa  dikembangkan  oleh siapa  saja  sebagai  sumber  energi terbarukan.  Pada  kondisi  yang  sesuai mikroalga dapat menghasilkan Triacylglycerols  (TAGs)  yang  dapat memproduksi  lemak  hingga  60  %  dari jumlah berat keringnya. Proses transesterifikasi  dari  TAGs  menjadi bentuk  methyl  atau  ester  menghasilkan bahan  bakar  yang  disebut  sebagai biodesel.
Minyak  berbasis  mikroba  oleaginous (MO)  biasanya  didapatkan  dari  berbagai jenis  mikroorganisme  seperti  bakteri, ragi, dan jamur (fungi). Beberapa contoh mikroba  yang  telah  terbukti  dapat menghasilkan  minyak  atau  MO,  di antaranya adalah Candida sp., Rhodosporium torulides, Cunninghamella echinulata, dan Yarrowiya  lypolytica  (Dong  dkk,  2016).
Yarrowiya lypolytica, suatu mikroba dari golongan ragi atau yeast. Sampai saat ini telah  ditemukan  jenis  ragi  dengan produktivitas  lipid  paling  tinggi  dari spesies  Y.  lypolytica,  yaitu  strain  YL- ad9.    Strain  ragi  tersebut  mampu mengakumulasi  lemak  hingga  55  g/L dengan  produltivitas  mencapai  ±1 g/jam.liter  atau  setara  dengan  24 g/hari.liter bioreaktor  (Qiao dkk, 2015).

## Aspek  pasar biodiesel
Pangsa Pasar biodiesel bergantung  pada  bagaimana  biodiesel tersebut  di  jual  kapada  masyarakat.  Dari
sisi  volume  penjualan,  terdapat  2  (dua) jenis  pasar  biodiesel,  sebagai  berikut, pertama  pasar  eceran  adalah  konsumen biodiesel membeli biodiesel  dalam paket kecil  sebagai  aditif  untuk  bahan  bakar kendaraan.  Kedua,  Pasar  kulakan  adalah konsumen  memerlukan  biodiesel  dalam jumlah  yang  besar  (ribuan  liter  atau lebih)  untuk  dicampur  dengan  minyak solar  dan  para  end-user  dalam  bentuk campuran biodiesel dengan minyak solar, misalnya  B5, B10 dan B20.
Pengunaan  biodiesel  murni  (B100)  telah dilakukan  di  beberapa  negara,  seperti Jerman  dan  Austria,  karena  aturan perpajakan  yang  lebih  menguntugkan untuk  B100.  Mereka  telah  melakukan penjualan  B100  di  SPBU  sejak  tahun 2002.  Peluang  penjualan  B100  di Indonesia  akan  lebih  baik  jika  ditujukan sebagai  aditif  bahan  bakar.  Metode penjualan  seperti  ini  akan  memerlukan petunjuk  penggunaan  yang    jelas  bagi konsumen,  terutama  bagaimana  cara mencampur  biodiesel dengan solar biasa. Selain  itu,  terdapat  juga  peluang  untuk pemakaian internal dan informal,
misalnya  untuk  para  nelayan  di  daerah terpencil,  dimana  harga  solar  sangat mahal.  Pengunaan  biodiesel  dalam bentuknya yang sudah tercampur dengan minyak  solar  merupakan  salah  satu alternatif  untuk  penetrasi  pasar  bahan bakar  karena  bisa  mempergunakan infrastruktur  yang  sudah  ada  dan  selama ini dipergunakan untuk distribusi minyak solar. Selain itu, secara teknis pengurangan  emisi  gas  buang  optimal diperoleh  dengan  campuran  biodiesel  5- 30 %. (Nyoman, 2005) Biodiesel  pertama  kali  diproduksi  di Indonesia sekitar tahun 2000-an, bermula dari  pabrik-pabrik  percontohan  (pilot plant).  Pabrik-pabrik  ini  dimiliki  dan  di operasikan  oleh  institusi  pemerintah  dan
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
universitas yang lebih menekankan aspek riset  daripada  komersil.  Pengembangan lebih lanjut ditandai dengan didirikannya pabrik  biodiesel  skala  kecil,  sedang  dan besar  yang  dimiliki  oleh  sektor  swasta. Jumlah dan kapasitas pabrik biodiesel di Indonesia terus berkembang (Tim Penulis BRDST-BPPT, 2008)) Proyeksi  konsumsi  biodiesel  nasional tidak  bisa  dilepaskan  dari  konsumsi minyak  solar  nasional  beserta  kebijakan yang terkait dengan biodiesel. Pemakaian minyak solar paling banyak adalah untuk sektor transportasi, kemudian diikuti oleh sektor industri dan pembangkit listrik. Sektor transportasi, seperti tersirat dalam roadmap pengembangan biodiesel, target pencampuran  biodiesel  untuk  sektor transportasi  adalah  10%,  15%  dan  20% pada  tahun  2010,  2015,  dan  2025, meskipun saat ini peraturan pencampuran biodiesel  dengan  minyak  solar  baru mengakomodasi  pencampuran  sampai dengan  10%.  Dengan  mengambil  dasar proyeksi  kebutuhan  minyak  solar  untuk sektor transportasi maka estimasi substitusi biodiesel adalah seperti
diperlihatkan pada lampiran tabel 3
Pada  sektor  industri,pemakaian  biodiesel di  sektor  industri  tidak  dibatasi  aturan pencampuran 10% biodiesel. Oleh karena itu, biodiesel murni dapat
diperjualbelikan  tanpa  ada  batasan.
Implikasi  dari  situasi  ini  adalah  pasar biodiesel  bisa  menjadi  sangat  besar dengan  syarat  harga  biodiesel  bisa
bersaing  dengan  harga  solar  industri. Pada  lampiran  tabel  4  memberikan sebuah  ilustrasi  kebutuhan  biodiesel sektor  industri  jika  B20  digunakan  pada sektor ini.

## Tabel 3 Proyeksi substitusi biodiesel untuk sektor transportasi
Tahun Minyak Solar (juta liter) Biodiesel (juta liter) Total (juta liter) Jenis campuran 2007 11.552 1.284 12.836 B10 2008 12.130 1.348 13.478 B10 2009 12.737 1.415 14.152 B10 2010 13.373 1.486 14.859 B10 2015 16.119 2.845 18.964 B15 2020 20.573 3.631 24.204 B15 2025 24.713 6.178 30.891 B20
Sumber : Tim Penulis BRDST-BPPT, 2008
Tabel 4   Kebutuhan biodiesel sektor industri jika diterapkan B20
Tahun Minyak Solar (juta liter) Biodiesel (juta liter) Total (juta liter) Jenis campuran 2007 7.062 1.765 8.827 B20 2008 7.273 1.818 9.091 B20 2009 7.491 1.873 9.364 B20 2010 7.716 1.929 9.645 B20 2015 8.945 2.236 11.181 B20 2020 10.370 2.592 12.962 B20 2025 12.022 3.005 15.027 B20 Sumber : Tim Penulis BRDST-BPPT, 2008

## METODE PENELITIAN
Metode    pengambilan  keputusan Analytical  Network Process (ANP)
Pendekatan  ANP  (Analytical Network  Process)  banyak  diabaikan dibandingkan dengan pendekatan AHP
(Analytical  Hierarchy  Process)  yang
berstruktur linear dan tidak
mengakomodasikan  adanya  feed-back. Hal  ini  dikarenakan  AHP  relatif  lebih sederhana dan mudah untuk diterapkan, sedangkan  ANP  lebih  dalam  dan  luas, sesuai  diterapkan  pada  pengambilan keputusan  yang  rumit,  kompleks  serta
memerlukan  berbagai  variasi  intertaksi dan  ketergantungan.  Sebagai  metode pengembangan dari metode AHP, ANP masih  menggunakan  cara  Pairwise Comparison Judgement Matrices (PCJM)  antar  elemen  yang  sejenis. Perbandingan berpasangan ANP dilakukan antar elemen dalam komponen/ kluster untuk setiap interaksi dalam network (Saaty, 2007). Analytic Network Process (ANP) juga merupakan teori matematis yang  mampu  menganalisa  pengaruh dengan  pendekatan  asumsi-asumsi untuk menyelasaikan bentuk permasalahan.  Metode  ini  digunakan dalam  bentuk  penyelesaian  dengan pertimbangan atas penyesuaian kompleksitas masalah secara penguraian  sintesis  disertai  adanya skala  prioritas  yang  menghasilkan pengaruh  prioritas  terbesar.  ANP  juga mampu  menjelaskan  model  faktor- faktor  dependence  serta  feedback  nya secara sistematik. Pengambilan keputusan  dalam  aplikasi  ANP  yaitu dengan  melakukan  pertimbangan  dan validasi  atas  pengalaman  empirical.
Struktur jaringan yang digunakan yaitu benefit,  opportunities,  cost  and  risk
(BOCR) membuat metode ini memungkinkan untuk mengidentifikasi,  mengklasifikasi  dan menyusun semua faktor yang mempengaruhi  output  atau  keputusan yang dihasilkan (Saaty, 2007). Dalam implementasi
pemecahan  masalah,  ANP  bergantung pada  alternatif-alternatif  dan  kriteria yang  ada.  Pada  Saaty  (2007),  juga menjelaskan  teknis  analisis  ANP  yaitu dengan  menggunakan  perbandingan berpasangan  (pairwase  comparison) pada  alternatif-alternatif  dan  kriteria proyek.  Pada  jaringan  AHP  terdapat level  tujuan,  kriteria,  subkriteria,  dan alternative,  yang  masing-masing  level memiliki  elemen.  Sedangkan  pada jaringan  ANP,  level  dalam  AHP
disebut  cluster  yang  dapat  memiliki kriteria  dan  alternatif  didalamnya. Dalam  suatu  jaringan,  elemen  dalam suatu  komponen/cluster  bisa  saja berupa orang (contoh, individu di Bank
Indonesia) dan elemen dalam komponen/cluster  yang  lain  bisa  saja juga berupa orang (contoh, individu  di DPR). Elemen dalam suatu komponen/cluster dapat mempengaruhi elemen  lain  dalam  komponen/cluster yang  sama  (inner  dependence),  dan dapat pula mempengaruhi elemen pada cluster  yang  lain  (outer  dependence) dengan  memperhatikan  setiap  kriteria. Yang  diinginkan  dalam  ANP  adalah mengetahui keseluruhan pengaruh  dari semua elemen. Oleh karena  itu, semua kriteria harus diatur dan dibuat prioritas dalam  suatu  kerangka  kerja  hierarki kontrol  atau  jaringan,  melakukan perbandingan  dan  sintesis  untuk memperoleh  urutan  prioritas  dari sekumpulan kriteria ini. Kemudian kita turunkan  pengaruh  dari  elemen  dalam sistem feedback dengan memperhatikan masing-masing
kriteria.  Akhirnya,  hasil  dari  pengaruh ini dibobot dengan tingkat kepentingan dari  kriteria,  dan  ditambahkan  untuk memperoleh pengaruh keseluruhan dari masing-masing elemen (Ascarya, 2015). Saaty (2007), menyatakan bahwa  jaringan  umpan  balik  adalah struktur  untuk  memecahkan  masalah yang  tidak  dapat  disusun  dengan menggunakan struktur hirarki. Jaringan umpan  balik  terdiri  dari  interaksi  dan ketergantungan  antara  elemen  pada level  yang  lebih  rendah.  Struktur umpan  balik  tidak  mempunyai  bentuk linier dari atas ke bawah, tetapi nampak seperti  sebuah  jaringan  siklus  pada masing-masing  klaster  dari  setiap elemen  serta  dapat  berbentuk  looping pada  klaster  itu  sendiri.  Bentuk  ini tidak  dapat  disebut  sebagai  level. Umpan  balik  juga  mempunyai  sumber
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
(source)  dan  tumpahan  (sink).  Titik sumber  menunjukkan    asal  dari  jalur kepentingan dan tidak pernah dijadikan tujuan  dari  jalur  kepentingan  lain, sedangkan  titik  tumpahan  adalah  titik yang  menjadi  tujuan  dari  jalur kepentingan  dan  tidak  pernah  menjadi asal untuk kepentingan lain.
Gambar 3  Struktur jaringan umpan balik pada ANP (Saaty, 2004)
Sebuah  jaringan  yang  utuh terdiri  dari  titik  sumber  (source  node), titik  antara  (intermediate  node)  yang berasal dari titik asal (source node), titik siklus,  atau  sebuah  jalur    yang  menuju pada  titik  tumpahan  (sink  node),  dan bagian  akhir  adalah  titik  tumpahan  itu sendiri (sink node). Struktur ANP terdiri atas  ketergantungan  antar  elemen  dari komponen  dalam  (inner  dependence) dan  dari  ketergantungan  antar  elemen dari  komponen  luar  (outer  dependence) seperti  ditampilkan  pada  Gambar  3. Adanya  jaringan  (network)  dalam  suatu
ANP dimungkinkan dapat merepresentasikan  beberapa  masalah tanpa terfokus pada awal dan kelanjutan akhir seperti pada AHP.
Supermatriks  ANP  akan  secara otomatis menghasilkan bobot yang tepat bagi kriteria dan alternatif jika data yang digunakan  adalah  vektor  prioritas  pada supermatriks.  Hal  ini  merupakan  cara yang sederhana karena tidak membutuhkan  pemikir-an  per  bagian pada pengguna. Hanya mengetahui data dan  supermatriks  akan  menghasilkan prioritas  pada  setiap  titik  pada  model
(Saaty,  2004).  Menurut  Azis  (2003) dengan  umpan  balik,  alternatif  bukan hanya  dapat    tergantung  pada  kriteria tetapi  juga  dapat  tergantung  antara  satu alternatif  dengan  alternatif  lainnya. Kriteria  itu  sendiri  dapat  tergantung pada  alternatif  dan  faktor  lain.  Untuk merepresentasikan feedback pada metode  ANP  maka  diperlukan  matriks berukuran  besar  yang  disebut  sebagai supermatrix  yang  terdiri  dari  beberapa sub matriks.
Terdapat  3  (tiga)  prinsip-prinsip dasar ANP yaitu dekomposisi, penilaian komparasi  (comparative  judgements), dan  komposisi  hierarkis  atau  sintesis dari  prioritas  (Ascarya,  2015).  Pertama, adalah  prinsip  dekomposisi,  yaitu diterapkan untuk menstrukturkan masalah  yang  kompleks  menjadi kerangka  hierarki  atau  kerangka  ANP yang  terdiri  dari  jaringan-jaringan cluster. Kedua, prinsip penilaian komparasi diterapkan untuk membangun pembandingan pasangan (pairwise comparison)  dari  semua  kombinasi elemenelemen dalam cluster dilihat dari cluster induknya. Pembandingan pasangan ini digunakan untuk mendapatkan prioritas lokal dari elemen-elemen  di  dalam  suatu  cluster dilihat  dari  cluster  induknya.  Ketiga, prinsip komposisi hierarkis atau sintesis diterapkan  untuk  mengalikan  prioritas lokal  dari  elemen-elemen  dalam  cluster dengan  prioritas  „global‟  dari  elemen induk, yang akan menghasilkan prioritas global seluruh hierarki dan menjumlahkannya  untuk  menghasilkan prioritas  global  untuk  elemen  level terendah (biasanya merupakan alternatif).
Sesuai  dengan  prinsip-prinsip dasarnya,  fungsi  utama  AHP/ANP  ada tiga  yaitu  menstruktur  kompleksitas, pengukuran,  dan  sintesis  (Ascarya, 2015).
Pertama, menstruktur kompleksitas,  dimana  ANP  berfungsi untuk  mengangani  permasalahan  yang kompleks.  Dari  masa  ke  masa  manusia
mencoba untuk memecahkan kompleksitas  hingga  pada  akhirnya ditemukan cara sederhana untuk menanganinya.  Yaitu  dengan  cara menstruktur kompleksitas secara hierarkis  ke  dalam  cluster-cluster  yang homogen  dari  faktor-faktor.  Begitu sederhananya  sehingga  siapapun  dapat dengan mudah mengerti.
Kedua,  pengukuran  ke  dalam skala rasio, dimana metodologi pengambilan  keputusan  yang  terdahulu pada umumnya menggunakan pengukuran  level  rendah  (pengukuran ordinal  atau  interval),  sedangkan metodologi  AHP/ANP  menggunakan pengukuran  skala  rasio  yang  diyakini paling  akurat  dalam  mengukur  faktor- faktor  yang  membentuk  hierarki. Kelebihan  pendekatan  ANP  salah satunya adalah dengan adanya pengukuran  prioritas  berdasarkan  rasio dan proporsi untuk menangkap hubungan  dan  pengaruh  sehingga menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dan keputusan  yang  tepat  (Saaty,  2007). Level  pengukuran  dari  terendah  ke tertinggi  adalah  nominal,  ordinal, interval,  dan  rasio.  Setiap  level pengukuran  memiliki  semua  arti  yang dimiliki level yang lebih rendah dengan tambahan arti yang baru.

## Tabel 5  Perbedaan dan persamaan AHP dan ANP
No Perbedaan AHP ANP 1 Kerangka Hierarki Jaringan 2 Hubungan Dependensi Dependensi dan Feedback 3 Prediksi Kurang Akurat Lebih Akurat 4 Komparasi  Preferensi / Kepentingan Lebih Subjektif Pengaruh Lebih Objektif 5 Hasil Matriks, Eigenvector Kurang Stabil Supermatriks Lebih Stabil 6 Cakupan Sempit/Terbatas Luas Sumber: Ascarya (2015) Pengukuran interval tidak memiliki arti rasio, namun memiliki arti interval, ordinal, dan nominal.
Pengukuran  rasio  diperlukan  untuk mencerminkan proporsi. Untuk menjaga kesederhanaan metodologi, Saaty mengusulkan  penggunaan  penilaian rasio  dari  setiap  pasang  faktor  dalam hierarki  untuk  mendapatkan  (tidak secara  langsung  memberikan  nilai) pengukuran skala rasio.
Setiap metodologi dengan
struktur  hieraki  harus  menggunakan prioritas skala rasio untuk elemen diatas level  terendah  dari  hierarki.  Hal  ini penting  karena  prioritas  (atau  bobot) dari  elemen  di  level  manapun  dari hierarki  ditentukan  dengan  mengalikan prioritas  dari  elemen  pada  level  dengan prioritas  dari  elemen  induknya.  Karena hasil  perkalian  dari  dua  pengukuran level  interval    secara    matematis    tidak memiliki   arti,   skala   rasio  diperlukan untuk    perkalian  ini.  AHP/ANP menggunakan  skala  rasio  pada  semua level  terendah  dari  hierarki/jaringan, termasuk  level  terendah  (alternatif dalam  model  pilihan).  Skala  rasio  ini menjadi  semakin  penting  jika  prioritas tidak  hanya  digunakan  untuk  aplikasi pilihan,  namun  untuk  aplikasi  lain, seperti aplikasi alokasi sumber daya.
Ketiga, Sintesis merupakan proses  menyatukan  semua  bagian menjadi satu kesatuan. Karena
kompleksitas,  dalam  situasi  keputusan penting,  perkiraan,  atau  alokasi  sumber daya,  sering  melibatkan  terlalu  banyak dimensi  bagi  manusia  untuk  dapat melakukan  sintesis,  sehingga  kita memerlukan suatu cara untuk melakukan sintesis. Meskipun AHP/ANP memfasilitasi analisis, fungsi yang lebih penting lagi dalam AHP/ANP adalah kemampuannya untuk membantu  kita  dalam  melakukan pengukuran  dan  sintesis  sejumlah faktor-faktor  dalam hierarki  atau jaringan (Ascarya, 2015).
Ketika  kita  hendak  membuat keputusan  dengan  dibatasi  batasan- batasan  informasi,  proses  sintesis merupakan  cara  yang  tepat  untuk
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
menghasilkan keputusan.(Saaty, 2007). Perbedaan  AHP  dan  ANP berawal  dari  aksioma  ketiga  tentang struktur  hierarki  yang  tidak  berlaku untuk  ANP.  Aksioma  ini  menyatakan bahwa  judgements  (penilaian),  atau prioritas  dari  elemen-elemen  tidak tergantung  pada  elemenelemen  pada level  yang  lebih  rendah.  Aksioma  ini mengharuskan  penerapan  struktur  yang hierarkis. Tidak berlakunya aksioma ini untuk  ANP  berimplikasi  pada  beberapa hal,  yang  antara  lain  dapat  dibaca  pada tabel 5.
Perbedaan pertama ,  terletak  pada struktur kerangka model yang berbentuk hierarki  pada  AHP  dan  berbentuk jaringan  pada  ANP.  Hal  ini  membuat ANP dapat diaplikasikan lebih luas  dari ANP.  Bentuk  jaringan  ANP  juga  bisa sangat  bervariasi  dan  lebih  dapat mencerminkan  permasalahan  seperti keadaan  yang  sesungguhnya. Kedua , dalam  struktur  hierarki  hanya  ada dependensi  level  yang  lebih  rendah kepada  level  yang  lebih  tinggi, sementara  dalam  struktur  jaringan terdapat juga feedback . Dengan
feedback alternatif  dapat  dependen terhadap  kriteria,  seperti  pada  hierarki, tetapi  dapat  pula  dependen  satu  sama lain.  Sementara  kriteria  sendiri  dapat dependen  pada  alternatif  dan  pada  satu sama lain.
Ketiga, feedback memperbaiki  prioritas  yang  dihasilkan dari  penilaian,  dan  membuat  prediksi lebih akurat. Keempat, untuk melakukan komparasi  dalam  AHP  seseorang bertanya  mana  yang  lebih  disukai  atau lebih  penting?  Keduanya  lebih  kurang subyektif  dan  personal.  Sementara  itu untuk  komparasi  dalam  ANP  seseorang bertanya mana yang lebih berpengaruh? Hal  ini  membutuhkan  observasi  faktual dan pengetahuan sehingga menghasilkan jawaban  valid  yang  lebih  obyektif.
Kelima ,  hasil  AHP  adalah  matriks  dan eigenvector  yang  menunjukkan  skala prioritas,  sedangkan  hasil  ANP  berupa supermatriks  skala  prioritas  yang  lebih stabil karena adanya feedback .
Kestabilan  hasil  ANP  telah  dibuktikan oleh Iwan J. Azis dalam papernya (Azis, 2003),  dimana  masalah  Trans  Sumatra Highway dianalisis dengan
menggunakan  AHP  dan  ANP.  Dari analisa  sensitivitas  yang  dilakukan diperoleh  kesimpulan  bahwa  hasil  ANP lebih  stabil  dan robust dari  pada  hasil AHP.  Keenam,  Cakupan  AHP  terbatas pada  struktur  yang hierarkis,  sedangkan cakupan ANP meluas tak terbatas. AHP dengan  asumsi-asumsi  dependensinya tentang  cluster  dan  elemen  merupakan kasus khusus ANP.
Meskipun  demikian  penggunaan metode ANP bukan tanpa ada kekurangan. Kelemahannya yang paling mencolok adalah bahwa penelitian yang memakai  metode  ini  relatif  menyita waktu  yang  cukup  lama  akibat  dari beberapa  tahap  dan  proses  penelitian yang  harus  dilalui:  pencarian  literatur, survei  pakar,  validasi  dan  FGD/survei ANP.  Di  samping  itu,  tentu    saja penelitian  yang  memakai  metode  ini relatif  lebih costly dibanding  misalnya penggunaan  metode  AHP  untuk  satu masalah riset yang sama.
Dalam  analisa  prediksi  pemilihan bahan baku biodiesel dengan menggunakan metode Analytical Network  Process (ANP)  berdasarkan penilaian  kriteria-kriteria  dan  alternatif- alternatif.  Kriteria-kriteria  pemilihan meliputi, kualitas dan ketersediaan bahan baku,karakteristik    lahan  produksi, kemudahan  proses  produksi,  faktor lingkungan,  faktor  ekonomi    dan  pasar, dan faktor pemerintah
Metode ANP merupakan pengembangan  dari  metode  AHP. Metode  ANP  mengijinkan  adanya interaksi  dan  umpan  balik  dari  elemen- elemen dalam cluster ( inner dependence )  dan  antar cluster ( outer dependence ).  ANP  juga  merupakan metode  pemecahan  suatu  masalah  yang tidak terstruktur dan adanya ketergantungan hubungan antar elemennya. Konsep ANP dikembangkan dari  teori  AHP  yang  didasarkan  pada hubungan  saling  ketergantungan  antara beberapa  komponen,  sehingga  AHP merupakan  bentuk  khusus  dalam  ANP. Konsep  utama  dalam  ANP  adalah influence ,  sementara  konsep  utama dalam  AHP  adalah preferrence .  ANP mampu menangani saling ketergantungan antar unsur-unsur dengan  memperoleh  bobot  gabungan melalui pengembangan dari supermatriks (Saaty, 2004).
Menyusun  priotitas  merupakan salah satu bagian yang penting dan perlu ketelitian  di  dalamnya.  Pada  bagian  ini ditentukan  skala  kepentingan  suatu elemen terhadap elemen lainnya. Langkah  pertama  dalam  penyusunan prioritas adalah menyusun perbandingan berpasangan.  Perbandingan  tersebut kemudian  ditransformasikan  ke  dalam bentuk  matriks  untuk  maksud  analisis numerik, yaitu matriks n x n.
Pada  ANP,  data  yang  diperlukan dapat  diperoleh  melalui  dua  cara. Pertama,  suatu  data  yang  diperoleh merupakan  konsensus  dari  sekelompok responden  yang  dikumpulkan  secara bersamaan.  Kedua,  pengumpulan  data dilakukan secara terpisah untuk masing- masing  responden,  dalam  kasus  ini metode ANP membolehkan
menggunakan  modus  atau  rata-rata ( geometric  mean )  untuk  mendapatkan
satu hasil urutan prioritas. Pada dasarnya responden yang valid dalam ANP adalah bahwa  mereka  adalah  orang-orang  yang ahli di bidangnya (Saaty, 2007).
Dalam metode ANP, jumlah responden  menjadi  tidak  penting,  yang paling  penting  adalah  responden  yang dipilih merupakan orang yang menguasai dan kompeten pada bidangnya.  Dalam  analisis  ANP  jumlah sample /responden tidak digunakan sebagai  patokan  validitas.  Pengolahan data  dilakukan  terhadap  hasil  kuesioner dari  masing-masing  responden  ahli  dan data  gabungan  dari  beberapa  responden ahli  tersebut,  sehingga  dapat  diketahui pemeringkatan  yang  dilakukan  dengan masing-masing
responden
pemeringkatan  kolektif/gabungan.  Data gabungan dihasilkan dengan menghitung geometric-mean dari  seluruh  data tersebut.
Hasil  pemrosesan software  super decision berupa  tiga  jenis  tabel supermatrix yaitu    (1) cluster  matrix (kriteria) , yang  menunjukkan  hubungan antar cluster/ kriteria ; (2) weighted supermatrix, dimana setiap blok
eigenvector kolom  dari  suatu cluster dibobot  dengan  prioritas  dari  pengaruh cluster  tersebut ,  yang  membuat  kolom weighted supermatrix menjadi stochastik ;  dan  (3) limiting  supermatrix diperoleh dengan memangkatkan
weighted  supermatrix sehingga  jumlah pada setiap kolom adalah satu.
Data  merupakan  unsur  terpenting dalam  suatu  penelitian.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat dibagi  menjadi  dua  berdasarkan  cara mendapatkannya,  yaitu  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  adalah  data yang  dikumpulkan  secara  langsung, sedangkan  data  sekunder  adalah  data yang  tidak  didapatkan  secara  tidak
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
langsung  akan  tetapi  didapatkan  dari referensi  suatu  lembaga.  Data  primer merupakan  data  yang  diperoleh  secara langsung  dengan  menggunakan  teknik wawancara/diskusi pada lintas departemen  dan  teknik  kuesioner  yang diberikan pada responden yang dianggap memenuhi  kriteria expert .  Pendekatan sistematis dilakukan dalam memilih ahli untuk menghindari bias.
Cooke dan Goossens (2004) merekomendasikan  bahwa  para  ahli dipilih berdasarkan reputasi,
pengalaman,  dan  publikasi.  Morgan  et al. (2002) merekomendasikan bahwa ahli memiliki kematangan dalam hal afiliasi, pelatihan,  dan  subyek.  Latar  belakang sangat  penting  ketika  memilih  sebuah panel, karena memungkinkan predisposisi dalam menilai parameter. Setelah data dimasukkan (diinput)  ke  dalam  model  ANP,  maka langkah  selanjutnya  adalah  merancang unweighted dan weighted  supermatrix , yang  dilakukan  secara  otomatis  dalam software Superdecision . Sesudah
unweighted dan weighted  supermatrix terbentuk,  dilakukan  penyusunan limit matrix yang  merupakan  output  dari model ANP secara keseluruhan.

## Metode Pelaksanaan
Tujuan  penelitian  adalah pertama , mencari  sumber  daya  alternatif  bahan bakar  minyak  (BBM)  dari  sumber  daya non-fosil. Kedua , membandingkan berbagai  sumber    bahan  baku  biodiesel yang  optimal  dari  minyak  biji  Pohon Jarak  Pagar  ( Jatropa  Curcas ),  minyak Ganggang  ( Microalgae ),  minyak/lipid Khamir  ( Yeast ). Ketiga ,  mengkaji metode  pengambilan  keputusan  untuk menentukan jenis pilihan  sumber bahan baku  biodiesel  dengan  menggunakan metode Analitic  Network  Process (ANP).
Jenis  dan  sumber  data,  dalam penelitian  ini,  data  yang  digunakan merupakan data primer yang didapat dari hasil  wawancara  ( indepth  interview) dengan  pakar  dan  praktisi,  yang memiliki pemahaman tentang
permasalahan yang dibahas. Dilanjutkan dengan  pengisian  kuesioner  pada pertemuan kedua dengan responden.
Gambar  4 Flowchart Analisa Subsistem Model ANP
Populasi  dan  sampel  dalam pemilihan  responden  pada  penelitian dilakukan  dengan  mempertimbangkan pemahaman responden terhadap permasalahan dalam pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  bahan  baku biodiesel di Indonesia. Jumlah responden dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  lima orang  pakar  dan  praktisi  dengan pertimbangan berkompeten.
Syarat  responden  yang  valid dalam ANP adalah bahwa mereka adalah orang-orang yang menguasai atau ahli di bidangnya.  Oleh  karena  itu,  responden yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah para  pakar/peneliti  Energi  alternatif  non fosil  dan  praktisi  yang  berkecimpung dalam  Industri  Energi  alternatif  non fosil.
Metodologi penelitian ini merupakan  penelitian  analisis  kualitatif- kuantitatif  dimana  bertujuan  untuk menangkap  suatu  nilai  atau  pandangan yang  diwakili  para  pakar  dan  praktisi Energi  alternatif  non  fosil  dan  praktisi yang  berkecimpung  dalam  Industri Energi  alternatif  non  fosil.  Alat  analisis yang digunakan adalah metode ANP dan diolah  dengan  menggunakan  software “Super Decision”.
Gambaran  Umum  Metode  ANP juga  merupakan  teori  matematis  yang mampu  menganalisa  pengaruh  dengan pendekatan asumsi-asumsi untuk menyelasaikan  bentuk  permasalahan. Metode  ini  digunakan  dalam  bentuk penyelesaian  dengan  pertimbangan  atas penyesuaian kompleksitas masalah secara  penguraian  sintesis  disertai adanya skala prioritas yang menghasilkan pengaruh prioritas terbesar. ANP juga mampu menjelaskan model  faktor-faktor    dependence    serta feedback nya secara sistematik. Pengambilan  keputusan  dalam  aplikasi ANP yaitu dengan melakukan pertimbangan dan validasi atas pengalaman  empirical.  Struktur  jaringan yang digunakan yaitu
benefit, opportunities,  cost  and  risk  (BOCR) membuat  metode  ini  memungkinkan untuk  mengidentifikasi,  mengklasifikasi dan  menyusun  semua  faktor  yang mempengaruhi  output  atau  keputusan yang dihasilkan (Saaty, 2007)
Landasan  ANP  memiliki  empat aksioma  yang  menjadi  landasan  teori, antara  lain    (Saaty,  2007).  Pertama, Resiprokal;  aksioma  ini  menyatakan bahwa  jika  PC  (EA,EB)  adalah  nilai pembandingan  pasangan  dari  elemen  A dan  B,  dilihat  dari  elemen  induknya  C, yang  menunjukkan  berapa  kali  lebih banyak  elemen  A  memiliki  apa  yang dimiliki elemen B, maka PC (EB,EA) = 1/  Pc  (EA,EB).  Misalkan,  jika  A  lima kali lebih besar dari B, maka B besarnya 1/5  dari  besar  A.  Kedua,  Homogenitas; menyatakan bahwa elemen-elemen yang dibandingkan  dalam  struktur  kerangka
ANP sebaiknya tidak memiliki perbedaan  terlalu  besar,  yang  dapat menyebabkan  lebih  besarnya  kesalahan dalam  menentukan  penilaian  elemen pendukung yang mempengaruhi keputusan.  Ketiga,  Prioritas;  yaitu pembobotan  secara  absolut  dengan menggunakan  skala  interval  [0.1]  dan sebagai ukuran dominasi relatif. Keempat, Dependence condition;
diasumsikan  bahwa  susunan  dapat dikomposisikan  ke  dalam  komponen- komponen  yang  membentuk  bagian berupa cluster.
Tabel  6  Definisi  Skala  Penilaian  (verbal)  dan

## Skala Numerik
Skala Penilaian Verbal Skala Numerik (≥ 9.5) Amat sangat besar lebih 9 Diantara 7 sd. 9 8 Sangat lebih besar pengaruhnya 7 Diantara 5 sd. 7 6 Lebih besar pengaruhnya 5 Diantara 3 sd. 5 4 Sedikit lebih besar pengaruhnya 3 Diantara 1 sd. 3 2 Sama besar 1 Sumber : Saaty, 2007

## Tahapan Penelitian
Tahapan pada metode ANP antara lain:
Sumber: (Ascarya, 2010)

## Gambar 5 Tahapan Penelitian

## 1. Konstruksi Model
Konstruksi  model  ANP  disusun berdasarkan literature review secara teori maupun  empiris  dan  memberikan pertanyaan  pada  pakar/peneliti  Energi alternatif  non  fosil  dan  praktisi  yang berkecimpung  dalam  Industri  Energi alternatif  non fosil serta  melalui  indepth interview  untuk  mengkaji  informasi secara  lebih  dalam  untuk  memperoleh permasalahan yang sebenarnya.
2. Kuantifikasi Model Tahap kuantifikasi model menggunakan pertanyaan dalam kuesioner ANP berupa pairwise comparison (pembandingan  pasangan) antar  elemen  dalam  cluster  untuk mengetahui  mana  diantara  keduanya yang  lebih  besar  pengaruhnya  (lebih dominan)
dan seberapa besar
perbedaannya melalui skala numerik 1-9.
Data hasil penilaian kemudian dikumpulkan  dan  diinput  melalui software  super  decision untuk  diproses sehingga menghasilkan output berbentuk prioritas  dan  supermatriks.  Hasil  dari setiap  responden  akan  diinput  pada jaringan ANP tersendiri (Ascarya, 2013). 3. Sintesis dan Analisis a) Geometric Mean Untuk  mengetahui  hasil  penilaian individu  dari  para  responden  dan menentukan  hasil  pendapat  pada  satu kelompok  dilakukan  penilaian  dengan menghitung  geometric  mean  (Saaty, 2007).  Pertanyaan  berupa  perbandingan (Pairwise  comparison)  dari  responden akan dikombinasikan sehingga membentuk  suatu  konsensus.  Geometric mean  merupakan  jenis  penghitungan rata-rata yang menunjukan tendensi atau nilai  tertentu  dimana  memiliki  formula sebagai berikut (Ascarya, 2013) :
b) Rater Agreement Rater  agreement  adalah  ukuran  yang menunjukan tingkat kesesuaian
(persetujuan)  para  responden  (R1-Rn) terhadap  suatu  masalah  dalam  satu cluster.  Adapun  alat  yang  digunakan untuk  mengukur  rater  agreement  adalah Kendall‟s  Coefficient  of  Concordance (W;0  <  W≤  1).  W=1  menunjukan kesesuaian  yang  sempurna  (Ascarya, 2010).  Untuk  menghitung  Kendall‟s (W),  yang  pertama  adalah  dengan memberi-kan  ranking  pada  setiap jawaban kemudian menjumlahkannya.
Nilai rata-rata dari total ranking adalah:
Jumlah  kuadrat  deviasi  (S),  dihitung dengan formula:
Sehingga diperoleh Kendall‟s W, yaitu:
Jika nilai pengujian W sebesar 1 (W=1), dapat  disimpulkan bahwa penilaian atau pendapat  dari  para  responden  memiliki kesesuaian  yang  sempurna.  Sedangkan ketika  nilai  W  sebesar  0  atau  semakin mendekati  0,  maka  menunjukan  adanya ketidaksesuaian antar jawaban responden atau  jawaban  bervariatif  (Ascarya, 2013).

## HASIL DAN PENELITIAN
Karena  ada  berbagai  macam  bahan baku  yang  berpotensi  untuk bahan  baku biodiesel,  akan  tetapi  dalam  penelitian ini  dibatasi  untuk  hanya  mencakup  3 jenis bahan baku biodiesel yaitu minyak biji Pohon Jarak Pagar (Jatropa Curcas),
minyak Ganggang (Microalgae), minyak/lipid  Khamir  (Yeast).    Metode Analytic Network Proess (ANP) mengidentifikasi  keseluruhan  situasi persaingan  umum  industri  biodiesel  di
Indonesia. Metode ini digunakan sebagai pengganti  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  mengidentifikasi  bahan baku  industri  biodiesel.  Kekuatan  ANP terletak  pada  penggunaan  skala  rasio untuk  menangkap  semua  jenis  interaksi dan  membuat  prediksi  yang  akurat,  dan bahkan  lebih  jauh  lagi,  untuk  membuat keputusan yang lebih baik (Saaty, 1996).
Hal  ini  memungkinkan  interaksi  dan umpan  balik  dalam  kelompok  dan  antar klaster  (ketergantungan  luar).  Umpan balik  dapat  lebih  baik  menangkap  efek kompleks dari interaksi dalam pendapat.
ANP  menyediakan  kerangka  kerja menyeluruh untuk memasukkan kelompok  elemen  yang  terhubung dengan  cara  apa  pun  yang  diinginkan untuk  menyelidiki  proses  penurunan skala  prioritas  dari  distribusi  pengaruh antar elemen dan antar klaster.
Karena komplikasi unsur-unsur yang terlibat  dalam  industri  biodiesel,  yang tidak  hanya  efek  hirarki  tetapi  juga mempengaruhi  dan  dipengaruhi  oleh unsur-unsur  lain  juga,  metode  ANP dianggap  metode  yang  lebih  baik  untuk mengidentifikasi  strategi  yang  akan dikembangkan untuk daya saing industri biodiesel.  Para  ahli  yang  dipilih  berasal dari  lembaga  pemerintah,  peneliti,  serta perusahaan  swasta.  Opini  wawasan mereka  digunakan  untuk  membangun kerangka  kerja  umum  untuk  pemilihan bahan  baku  industri  biodiesel  yang kompetitif di Indonesia.
Gambar 6  Menunjukkan kerangka kerja ANP akhir dari pemilihan bahan baku biodiesel
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
Setiap  faktor  dalam  kerangka kerja  harus  ditentukan  secara  hati-hati, apakah  mereka  berhubungan  satu  sama lain, mempengaruhi yang lain atau hanya dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  tertentu.
Seluruh  faktor  penghambat  industri biodiesel di Indonesia harus diperhitungkan  dan  kemudian  dirancang ulang untuk memahami hubungan antara masing-masing  faktor.  Setiap  pendapat dari para ahli, studi penelitian sebelumnya,  teori  dan  data  di  sintesis untuk  membangun  kerangka  kerja  yang bisa diterapkan Pembangunan kerangka itu memakan  waktu  lebih  dari  enam  bulan. Kerangka  ini  diuji  ulang  oleh  para  ahli untuk  menentukan  apakah  tepat  untuk menangkap  seluruh  situasi  industri biodiesel kompetitif. Gambar 6 menunjukkan kerangka kerja ANP akhir dari  pemilihan  bahan  baku  industri biodiesel  di  Indonesia,  yang  terdiri  dari enam  kategori  termasuk  masalah,  dan solusi alternatif. Para ahli diminta untuk menjawab  pertanyaan  perbandingan berpasangan,  yang  kemudian  dihitung bersama,  dan  diperiksa  untuk  kemudian persetujuan
untuk konsistensi, menentukan  hasil  perumusan  strategi akhir.

## Pemilihan  Bahan  Baku  Industri Biodiesel
Pemilihan bahan baku untuk industri pengembangan biodiesel diklasifikasikan ke dalam enam kriteria, yaitu jenis bahan baku, tanah, produksi, lingkungan hidup, pasar  dan  pemerintah.  Jenis  bahan  baku kemudian  dibagi  menjadi  minyak  biji Pohon  Jarak  Pagar  (Jatropa  Curcas), minyak  Ganggang  (Microalgae),  dan minyak/lipid  Khamir  (Yeast).  Pemilihan bahan  baku  biodiesel  menggunakan metode analytic network process (ANP),
dimana  setiap  jenis  bahan  baku  akan dibandingan  secara  berpasangan  yang mana  yang  lebih prioritas  dan  diberikan nilai  pembobotan  dengan  angka  1 sampai dengan 9.
Kriteria-kriteria dalam rangka pemilihan  bahan  baku  biodiesel  terdiri dari  17  sub  kriteria  yaitu  tinggkat kualitas  inkonsistensi  bahan  baku biodiesel,  ketersediaannya  bahan  baku biodiesel,  geografis  lahan,  infrastruktur lahan,  ketersediaannya  lahan,  skala produksi,  pilihan  teknologi,  input  dan ouput  lingkungan,  pelanggan,  harga ekonomis,  fluktuasi  harga,  isu  global, peraturan pemerintah, koordinasi pemerintah,  insentif  bagi  produsen  dan tingkat sensitivitas pemerintah.

## 1. Kriteria Bahan Baku Biodisel
Kriteria bahan baku biodiesel terdiri dari  sub  kriteria  tingkat  kualitas inkonsisten  bahan  baku  biodiesel  dan ketersediaanya  bahan  baku  biodiesel. Dalam  penelitian  ini  bahan  baku biodiesel  yang  diprioritas  untuk  dipilih dengan metode ANP terdiri dari minyak biji Pohon Jarak Pagar (Jatropa Curcas),
minyak Ganggang (Microalgae), minyak/lipid  Khamir  (Yeast),  setelah dilakukan  pemilihan  prioritas  secara berpasangan menurut sub kriteria tingkat kualitas inkonsisten bahan baku biodiesel,  dari  metode  ANP  didapatkan hasil  bahwa  bahan  baku  biodiesel  jenis Khamir  mempunyai  bobot  terbesar
(0.493)  bila  dibandingan  dengan  dua bahan baku biodieesel lainnyan
Ganggang  (0.311),  dan  Jarak  Pagar (0.195), dapat dilihat pada gambar 7. Hal ini  berarti  bahwa  bahan  baku  biodiesel jenis  Khamir  mempunyai  masalah  yang paling  besar  terhadap    tingkat  kualitas inkonsisten  bahan  baku  biodiesel,  di
bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Ganggang  dan Jarak Pagar.
Gambar 7  Tingkat Kualitas Inkonsisten Bahan Baku Biodiesel
Gambar 8 Ketersediaannya Bahan Baku Biodiesel Pada  gambar  8  bahan  baku  biodiesel yang terdiri dari minyak biji Pohon Jarak Pagar (Jatropa Curcas), minyak Ganggang  (Microalgae),  minyak/lipid
Khamir  (Yeast),  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut  sub  kriteria  ketersediaan  bahan baku biodiesel, dari metode ANP didapat hasil  bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak Pagar mempunyai bobot terbesar (0.487) dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel  lainnya  Ganggang    (0.435), dan  Khamir  (0.078).  Hal  ini  berarti bahwa  bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak Pagar    mempunyai  ketersedian  bahan baku  biodiesel  yang  paling  besar terhadap    dua  jenis  bahan  baku  lainnya yaitu Ganggang dan Khamir.
2. Kriteria Lahan
Kriteria lahan yang akan digunakan untuk menghasilkan bahan baku biodiesel  terdiri  dari  sub  kriteria geografis  lahan,  infrastruktur  lahan,  dan ketersediaannya lahan. Dalam penelitian ini bahan baku biodiesel yang diprioritas untuk dipilih dengan metode ANP terdiri dari  minyak  biji  Pohon  Jarak  Pagar (Jatropa  Curcas),  minyak  Ganggang (Microalgae), minyak/lipid Khamir (Yeast),  setelah  dilakukan  pemilihan prioritas  secara  berpasangan  menurut sub kriteria geografis lahan untuk bahan baku  biodiesel,  dari  metode  ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot  terbesar  (0.443)  bila  dibandingan dengan  dua  bahan  baku  biodieesel lainnyan Ganggang (0.387), dan Khamir
(0.169), dapat dilihat pada gambar 9. Hal ini  berarti  bahwa  bahan  baku  biodiesel jenis  Jarak  Pagar  mempunya  potensi geografis  lahan  paling  besar,  bila  di bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Ganggang  dan Khamir.
Pada  gambar  10  memperlihatkan bahwa bahan baku biodiesel yang terdiri dari  minyak  biji  Pohon  Jarak  Pagar (Jatropa  Curcas),  minyak  Ganggang (Microalgae), minyak/lipid Khamir
(Yeast),  setelah  dilakukan  pemilihan prioritas  secara  berpasangan  menurut sub  kriteria  infrastruktur    lahan  untuk bahan baku biodiesel, dengan menggunakan metode ANP didapat hasil bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  bobot  terbesar  (0.443) dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel  lainnya  Ganggang    (0.387), dan  Khamir  (0.169).  Hal  ini  berarti bahwa  bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak Pagar    mempunyai  infrastruktur  lahan yang  lebih  siap  bila  dibandingkan
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
terhadap  infrastruktur  lahan    dua  jenis bahan baku lainnya yaitu Ganggang dan Khamir.
Sedangkan  pada  gambar  11  setelah dilakukan  pemilihan  prioritas  secara berpasangan  menurut  sub  ketersediaan lahan  untuk    bahan  baku  biodiesel, dengan  menggunakan  metode  ANP didapat  hasil  bahan baku biodiesel  jenis Ganggang  mempunyai  bobot  terbesar (0.413) dibandingan dengan ketersediaan lahan  bagi  dua  bahan  baku  biodieesel lainnya Khamir  (0.327), dan Jarak Pagar (0.260).  Hal  ini  berarti  bahwa  bahan
baku biodiesel jenis Ganggang mempunyai  ketersediaan  lahan  yang lebih besar potensinya bila dibandingkan terhadap  ketersediaan  lahan    dua  jenis bahan  baku  biodiesel  lainnya  yaitu Khamir dan Jarak Pagar.
Gambar 9 Geografis Lahan untuk bahan baku biodiesel
Gambar 10 Infrastruktur Lahan untuk bahan baku biodiesel
Gambar 11 Ketersediaan Lahan untuk bahan baku biodiesel 3. Kriteria Produksi Kriteria produksi yang akan digunakan  untuk  menghasilkan  bahan baku  biodiesel  terdiri  dari  sub  kriteria skala  produksi  biodiesel,  dan  pilihan teknologi  produksi  biodiesel.  Dalam penelitian ini bahan baku biodiesel yang diprioritas  untuk  dipilih  dengan  metode ANP terdiri dari minyak biji Pohon Jarak Pagar (Jatropa Curcas), minyak Ganggang  (Microalgae),  minyak/lipid Khamir  (Yeast),  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut  sub  kriteria  skala  produksi biodiesel  untuk  pemilihan  bahan  baku biodiesel, dengan metode ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Ganggang  mempunyai bobot lebih besar (0.50) bila dibandingan dengan  dua  bahan  baku  biodieesel lainnya  Jarak  Pagar  (0.25)  dan  Khamir
(0.25), dapat dilihat pada gambar 12. Hal ini  berarti  bahwa  bahan  baku  biodiesel jenis Ganggang mempunya potensi skala biodiesel paling besar, bila di bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Jarak  Pagar  dan Khamir.  Menurut  Tryana,  dkk  (2015)
bahwa  variabel  biaya  produksi  adalah komponen  yang  berkontribusi  dengan biaya yang lebih tinggi.
Pada  gambar  13  memperlihatkan,
setelah  dilakukan  pemilihan  prioritas secara berpasangan menurut  sub kriteria pilihan teknologi biodiesel untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan menggunakan  metode  ANP  didapatkan hasil  bahwa  bahan  baku  biodiesel  jenis Jarak  Pagar  mempunyai  bobot  lebih besar  (0.413)  bila  dibandingan  dengan dua  bahan  baku  biodieesel  lainnya Khamir  (0.327)  dan  Ganggang  (0.26). Hal  ini  berarti  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis  Jarak  Pagar  mempunya pilihan  teknologi  produksi  biodiesel lebih  baik,  bila  di  bandingkan  dengan dua  jenis  bahan  baku  biodiesel  lainnya yaitu  Khamir  dan  Ganggang.  Biaya produksi  Biodiesel  berbahan  baku  Jarak Pagar  lebih  murah  daripada  biaya produksi  biodiesel  berbahan  baku Khamir dan Ganggang.
Gambar 12 Skala produksi biodiesel
Gambar 13  Pilihan teknologi produksi biodiesel

## 4. Kriteria Lingkungan Hidup
Kriteria  lingkungan  yang  akan digunakan  untuk  memilih  bahan  baku biodiesel  terdiri  dari  sub  kriteria  input lingkungan hidup dan output lingkungan hidup.  Dalam  penelitian  ini  bahan  baku biodiesel  yang  diprioritas  untuk  dipilih dengan metode ANP terdiri dari minyak biji Pohon Jarak Pagar (Jatropa Curcas),
minyak Ganggang (Microalgae),
minyak/lipid  Khamir  (Yeast),  setelah dilakukan  pemilihan  prioritas  secara berpasangan  menurut  sub  kriteria  input lingkungan hidup untuk pemilihan bahan baku  biodiesel,  dengan  metode  ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot lebih besar (0.493) bila dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel lainnya Ganggang (0.311) dan Khamir  (0.196),  dapat  dilihat  pada gambar 14. Hal ini berarti bahwa bahan baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai efek input lingkungan hidup yang  lebih    paling  besar,  bila  di bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Ganggang  dan
Khamir. Adapun input lingkungan hidup ini  bisa  dalam  bentuk  menyerap  karbon CO2  dari  udara  dalam  proses  foto sintesis pada masa pertumbuhan tanaman,  melalui  permukaan  daun  hijau pada tanaman. Pada  gambar  15  memperlihatkan bahwa  setelah  dilakukan  pemilihan prioritas  secara  berpasangan  menurut sub  kriteria  output  lingkungan  hidup untuk  pemilihan  bahan  baku  biodiesel, dengan  metode  ANP  didapatkan  hasil bahwa  bahan  baku  biodiesel  jenis Ganggang  dan  Khamir  mempunyai bobot lebih besar (0.40) bila dibandingan dengan  bahan  baku  biodieesel  lainnya Jarak Pagar (0.20). Hal ini berarti bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis  Ganggang
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
dan  Khamir  mempunyai  efek  output lingkungan  hidup  yang  lebih    paling besar,  bila  di  bandingkan  dengan  jenis bahan baku biodiesel lainnya yaitu Jarak Pagar. Adapun output  lingkungan hidup ini  bisa  dalam  bentuk  hasil  pembakaran biodiesel yang dibuang ke udara dengan konsentrasi CO2 yang sangat kecil.
Gambar 14 Input Lingkungan Hidup biodiesel
Gambar 15 Output Lingkungan Hidup biodiesel

## 5. Kriteria Pasar
Kriteria  pasar  produk  biodiesel yang  akan  digunakan  untuk  memilih bahan  baku  biodiesel  terdiri  dari  sub kriteria  pelanggan  produk  biodiesel, harga  ekonomis  produk  biodiesel, fluktuasi  harga  produk  biodiesel,  isu global produk biodiesel.
Dalam
penelitian ini bahan baku biodiesel yang diprioritas  untuk  dipilih  dengan  metode ANP terdiri dari minyak biji Pohon Jarak Pagar ( Jatropa Curcas ), minyak Ganggang  ( Microalgae ),  minyak/lipid Khamir  ( Yeast ),  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut  sub  kriteria  pelanggan  produk biodiesel  untuk  pemilihan  bahan  baku biodiesel, dengan metode ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot lebih besar (0.458) bila dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel lainnya Ganggang (0.416) dan Khamir  (0.126),  dapat  dilihat  pada gambar  16  Hal  ini  berarti  bahwa  bahan baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  pelanggan  produk  biodiesel yang  lebih    mengenal  produk  dari  jenis bahan  baku  Jarak  Pagar,  bila  di bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Ganggang  dan Khamir, dimana pelanggan belum bagitu mengenal  terhadap  sumber  bahan  baku biodiesel  dari  jenis  Ganggang  dan
Khamir.
Pada  gambar  17  memperlihatkan setelah        dilakukan  pemilihan  prioritas secara berpasangan menurut  sub kriteria harga  ekonomis  produk  biodiesel  untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode  ANP  didapatkan  hasil  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis    Jarak  Pagar mempunyai  bobot  lebih  besar  (0.594) bila dibandingan dengan dua bahan baku biodieesel lainnya Ganggang (0.249) dan Khamir  (0.157).  Hal  ini  berarti  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  harga  ekonomis  produk biodiesel  yang  lebih    kompetitif  bila  di bandingkan dengan dua jenis bahan baku biodiesel  lainnya  yaitu  Ganggang  dan Khamir. Harga  ekonomis  produk biodiesel  berbahan  baku  Jarak  Pagar
berkaitan  juga  dengan  biaya  produksi yang  lebih  murah  bila  di  bandingkan dengan  biodiesel  yang  di  produksi dengan  berbahan  baku  Khamir  dan Ganggang.
Pada  gambar  18  memperlihatkan setelah  dilakukan  pemilihan  prioritas secara berpasangan menurut  sub kriteria fluktuasi  harga  produk  biodiesel  untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode  ANP  didapatkan  hasil  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis    Jarak  Pagar mempunyai bobot lebih besar (0.60) bila dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel  lainnya  Ganggang  (0.20)  dan Khamir  (0.20).  Hal  ini  berarti  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  fluktuasi  harga  produk biodiesel yang lebih besar di bandingkan dengan  dua  jenis  bahan  baku  biodiesel lainnya  yaitu  Ganggang  dan  Khamir. Tryna, dkk (2015) menyatakan beberapa industri biodiesel menghentikan kegiatan produksi  mereka  karena  biaya  produksi tinggi  yang  tidak  beralasan  dan    karena harga jual yang fluktuatif . Pada  gambar  19  memperlihatkan setelah  dilakukan  pemilihan  prioritas secara berpasangan menurut  sub kriteria isu  global  produk  biodiesel  untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode  ANP  didapatkan  hasil  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis    Jarak  Pagar mempunyai  bobot  lebih  besar  (0.634) bila dibandingan dengan dua bahan baku biodiesel  lainnya  Ganggang  (0.192)  dan Khamir  (0.174).  Hal  ini  berarti  bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  isu  global  produk  biodiesel yang  lebih  besar  di  bandingkan  dengan dua  jenis  bahan  baku  biodiesel  lainnya yaitu  Ganggang  dan  Khamir.  Isu  global produk  biodiesel  berbahan  baku  Jarak Pagar  berkaitan  juga  dengan  masih dominannya  biodiesel  berbahan  baku
minyan kelapa sawit (CPO), begitu juga dengan  biodiesel  yang  di  produksi dengan  berbahan  baku  Khamir  dan Ganggang  masih  di  pengaruhi  sekali oleh biodiesel yang berbahan baku CPO kelapa sawit. Saat ini Uni Eropa sebagai pasar  terbesar  bagi  produk  biodiesel Indonesia  yang  berbahan  baku  CPO kelapa  sawit  mengalami  hambatan- hambatan  dalam  memasuki  pasar  Uni Eropa,  dengan  ada  isu deforestry (pengurangan lahan hutan) bagi perkebunan-perkebunan  kelapa  sawit  di Indonesia.  Ini  berpotensi  Indonesia mengambil  inisiatif  untuk  memproduksi biodiesel dari sumber selain CPO kelapa sawit misalnya dari Jarak Pagar.
Gambar 16 Pelanggan produk biodiesel
Gambar 17 Harga Ekonomis produk biodiesel
Gambar 18 Fluktuasi Harga produk biodiesel
Gambar 19 Isu Global produk biodiesel

## 6. Kriteria Pemerintah
Kriteria  pemerintah  yang  akan digunakan  untuk  memilih  bahan  baku biodiesel  terdiri  dari  sub  kriteria peraturan
pemerintah, koordinasi pemerintah,  insentif  bagi  produsen  dan tingkat  sensitivitas  pemerintah.  Dalam penelitian ini bahan baku biodiesel yang diprioritas  untuk  dipilih  dengan  metode ANP terdiri dari minyak biji Pohon Jarak
Pagar ( Jatropa Curcas ), minyak Ganggang  ( Microalgae ),  minyak/lipid Khamir  ( Yeast ),  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut sub kriteria peraturan pemerintah untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode ANP
didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot lebih besar (0.625) bila dibandingan  dengan  dua  bahan  baku biodieesel lainnya Ganggang (0.238) dan Khamir  (0.136),  dapat  dilihat  pada gambar 20. Hal ini berarti bahwa bahan baku  biodiesel  jenis  Jarak  Pagar mempunyai  peraturan  pemerintah  yang lebih    jelas,  bila  di  bandingkan  dengan dua  jenis  bahan  baku  biodiesel  lainnya yaitu  Ganggang  dan  Khamir,  dimana peraturan  pemerintah  belum  bagitu tampak  jelas  dan  terperhatikan  terhadap sumber  bahan  baku  biodiesel  dari  jenis
Ganggang dan Khamir. Pada  gambar  21  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut sub kriteria koordinasi pemerintah untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot lebih besar (0.55) bila dibandingan dengan  dua  bahan  baku  biodieesel lainnya  Ganggang  (0.24)  dan  Khamir (0.21). Hal ini berarti bahwa bahan baku biodiesel  jenis  Jarak  Pagar  mempunyai koordinasi  ke  pemeintahan  yang  lebih jelas,  bila  di  bandingkan  dengan  dua jenis bahan baku biodiesel lainnya yaitu
Ganggang dan Khamir, dimana koordinasi  dengan  pemerintah  belum bagitu  tampak  jelas  dan  terperhatikan terhadap  sumber  bahan  baku  biodiesel dari jenis Ganggang dan Khamir.
Pada  gambar  22  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut  sub  kriteria  isentif  bagi produsen  biodiesel  untuk  pemilihan bahan  baku  biodiesel,  dengan  metode ANP didapatkan hasil bahwa bahan baku biodiesel  jenis    Ganggang  mempunyai bobot lebih besar (0.413) bila dibandingan  dengan  dua  bahan  baku
biodieesel  lainnya  Jarak  Pagar  (0.327) dan Khamir (0.26). Hal ini berarti bahwa bahan  baku  biodiesel  jenis  Ganggang bepotensi  untuk  dikembangkan,  karena biaya produksinya yang besar (dibandingkan  dengan  Jarak  Pagar  dan Khamir)  pemerintah  bisa  memberikan insentif  lebih  untuk  produsen  biodiesel, di  bandingkan  dengan  dua  jenis  bahan baku biodiesel lainnya yaitu Jarak Pagar dan Khamir.
Pada  gambar  23  setelah  dilakukan pemilihan  prioritas  secara  berpasangan menurut  sub  kriteria  tingkat  sensitivitas pemerintah untuk pemilihan bahan baku biodiesel, dengan metode ANP didapatkan  hasil  bahwa  bahan  baku biodiesel  jenis    Jarak  Pagar  mempunyai bobot lebih besar (0.6) bila dibandingan dengan  dua  bahan  baku  biodieesel lainnya  Ganggang  (0.2)  dan  Khamir (0.2).  Hal  ini  berarti  bahwa  bahan  baku biodiesel jenis Jarak Pagar lebih sensitif dimata pemerintah untuk dikembangkan, karena  potensi,  kemudahan  produksinya dan  sebagainya,  bila  di  bandingkan dengan  dua  jenis  bahan  baku  biodiesel lainnya  yaitu  Ganggang  dan  Khamir yang  teknologi  pengembangan  dan produksinya  masih  sulit  dijangkau  oleh masyarakat umum.
Gambar  20  Peraturan  pemerintah  untuk produk biodiesel
Gambar 21 Koordinasi pemerintah untuk produk biodiesel
Gambar 22 Insentif Bagi Produsen produk biodiesel Gambar 23 Tingkat Sensitivitas Pemerintah untuk produk biodiesel

## Gambar 24 Pemilihan Bahan Baku biodiesel secara keseluruhan kriteria
Pada  gambar  24  menunjukkan hasil  total  pemilihan  bahan  baku biodiesel  dengan  metode analytic network  process (ANP).  Bahan  baku biodiesel  Jarak  Pagar  (0.43)  dianggap sumber  paling  potensial  untuk  bahan baku  industri  biodiesl  dibandingkan dengan  Ganggang  (0.33)  dan  Khamir (0.24),  ketika  terkait  dengan  masalah lain  yang  terlibat  seperti  ketersediaan, konsistensi,  infrastruktur  dan  dukungan pemerintah. Hasil analisis biaya terpisah mendukung  hasil  ANP  di  mana  biaya produksi  Jarak  Pagar  lebih  rendah daripada Ganggang atau Khamir.

## SIMPULAN
Penentuan pemilihan ini diklasifikasikan ke  dalam  enam  kriteria,  yaitu  bahan baku, tanah, produksi, lingkungan hidup, pasar  dan  pemerintah.  Dan  kriteria terbagi  dalam  17  sub  kriteria  yaitu tingkat kualitas inkonsistensi bahan baku biodiesel,  ketersediaannya  bahan  baku biodiesel,  geografis  lahan,  infrastruktur lahan,  ketersediaannya  lahan,  skala produksi,  pilihan  teknologi,  input  dan ouput  lingkungan,  pelanggan,  harga ekonomis,  fluktuasi  harga,  isu  global, peraturan pemerintah, koordinasi
pemerintah,  insentif  bagi  produsen  dan tingkat sensitivitas pemerintah. Hasil  pemilihan  bahan  baku biodiesel  dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan  metode  Analitic  Network Process  (ANP)  menunjukkan  bahwa bahan  baku  biodiesel  yang  berasal  dari minyak  Jarak  Pagar  (Jatropa  curcas) dianggap  jenis  bahan  baku  biodiesel yang paling potensial, bila  dibandingkan dengan dua bahan baku biodiesel lainnya yaitu  Ganggang  (Algae)  dan  Khamir (Yeast).

## DAFTAR PUSTAKA
Ascarya. (2010), “The Lack of Profit and Loss Sharing Financing in Indonesia’s  Islamic  Banks”,  Jurnal www.researchgate.net . Ascarya.  (2015),  “Determining  the  Real Causes of Financial Crisis in Islamic Economic Perspective ANP Approach”, Jurnal www.researchgate.net .
Ascarya. (2015), “The Persisent Lack of Profit and Loss Sharing Financing in Indonesia’s  Islamic  Banks”,  Jurnal www.researchgate.net .
Azis, Iwan J. (2003), “Analytic Network Process  with  Feedback  Influence  A New  Approach  to  Impact  Study”, Jurnal www.researchgate.net .
Chen  J,  Lia  J,  Donga  W,  Zhanga  X, TyagibR.D,  Droguip  P.  (2018), “The  Potential  of  Microalgae  in
Biodiesel Production”, Renew Sustain Energy Rev.90. 336-346. Chisty,  Yusuf.  (2007),  “Biodiesel  from Microalgae”, Institute of Technology and Engineering, Massay University, Palmerston North New Zeland.
Cooke, R.M.and Goossens, L.H.J.(2004),  "Expert  judgment elicitation  for  risk  assessments  of critical  infrastructures",  Journal  of
Risk Research, Vol.7,2004-Issue 6. Das  M,  sarkar  M,  Datta  A,  Santra  A.K (2018), “An Experimental Study on The  Combustion,  Performance  and Emission  Characteristics  of  A Diesel  Engine  Fuelled  with  Diesel- Castor  Or  Biodiesel  Blnds”,  Jurnal Renewable  Energy,  Vol.  119,  Hal. 174-184. Davis  R,  Aden  A,  Pienkos  PT.
(2011),”Techno-economic  Analysis of  Autotropic  Microalgae  for  Fuel Production”, Appl Energy. 88:3524- 31. Dong, T., Knoshaug, E.P., Pienkos, P.T. and  Laurens,  L.M.  (2016),  ‘Lipid Recovery  from  Wet  Oleaginous Microbial  Biomass  for  Biofuel Production:  A  Critical  Review”, Applied Energy,177,pp.879-895. ESDM. (2006) “Statistik Migas”, Dirjen Migas, Kementerian ESDM.
ESDM.  (2016),  Statistik  Energi  Baru, Terbarukan dan Konservasi Energi(EBTKE), Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral. Hadi, Prajogo U. Dkk. (2006), “Prospek Pengembangan Sumber Energi Alternatif  (Biofuel)  :  Fokus  pada Jarak  Pagar”,  Pusat  Analisis  Sosial Ekonomi  Dan  Kebijakan  Pertanian Badan Penelitian Dan Pengembangan Pertanian Departemen Pertanian. I  Nyoman,  P.  (2005),  “Supply  Chain Management”,  PT.  Guna  Widya.
Surabaya.
Legowo,  E.H.,  Y.  Kussuryani  and  I.K.
Reksowardoyo.  (2007),  “  Biofuel Development in Indonesia”. Presentation  on  behalf  of  the
Indonesian  Ministry  of  Energy  and Mineral  Resource  at  the  USDA Global  Conference  on  Agricultural Biofuels: Research and Economics. Lima,  M.G.B.  (2012),  “An  Institusional Analysis  of  Biofuels  Policies  and their  Social  Implications:  Lessons from  Brazil,  India  and  Indonesian”.
Occasional Paper 9. United Nations Research Institute for Social Development. Prihandana, Rama. (2006), dkk,
“Menghasilkan  Biodiesel  Murah”, PT. Agro Media Pustaka. Priyohadi  Kuncahyo,  Aguk  Zuhdi  M. Fathallah,  Semin.  (2013),  “  Analisa Prediksi  Potensi  Bahan  Baku Biodiesel  sebagai  Suplemen  Bahan Bakar  Motor  Diesel  di  Indonesia, Jurnal Teknik ITS. Surabaya.
Qiao,  K.,  Abidi,  S.H.I.,  Liu,  H.,  Zhang, H.,  Chakraborty,  S.,  Watson,  N., Ajikumar, P.K. and Stephanopoulos,
G.  (2015),  “Engineering  lipid overproduction  in  the  oleaginous yeast Yarrowia lipolytica”. Metabolic  engineering,  29,  pp.56- 65. Rohmawati, Euis. (2007). “Studi Kelayakan Pendirian Industri Biodiesel  Terpadu  dari  Jarak  pagar (Jatropha  Curcas  L.)  di  Kawasan Pabrik  Gula  Jatitujuh  ,  Majalengka, Jawa  Barat”,  Skripsi.  Fakultas Teknoloogi Pertanian, Institut Pertanian Bigor, Bogor. Rusydiana,  Aam  Slamet  dan  Abrista
Devi.  (2013)  ,  “Analytic  Network Process;  Pengantar  Teori  dan
Aplikasi”, Smart Publishing.
Saaty,  T.L.  (1996),  Decisions    Making with    Dependence  and  Feedback: The  Analytical  Network  Process,
RWS Publications, ISBN 0- 9620317-9-8RWS  Publications,  and
Jurnal Reaksi (Journal of Science and Technology) Jurusan Teknik Kimia Politeknik Negeri Lhokseumawe Vol. 16  No.2, Juni  2018  ISSN 1693-248X
Pittsburgh, PA. Saaty,  T.L.  (2004),  “Fundamentals  of The  Analytic  Network  Process Dependence  and  Feedback  in Decision-Making  with  a  Single Network”. Pittsburgh. Saaty,  T.L.  (2005),  Multi-decisions Decision-Making:  In  addition  to wheeling  and  dealing  our  national politics  needs  a  formal  approach  to prioritization  for  better  decision- making. How?.
saaty@katz.pitt.edu..  University  of Pittsburgh. Pittsburgh, PA 15260. Saaty,  Thomas  L.  (2007),  “Multi Decisions  Making”,  in  addition  to Whealing and Dealing, Our National Political  Bodies  Need  A  Formal
Approacah  for          Prioritization”, Mathematical and Computer Modelling, Vol.46, hal. 1001-1016. Santoso,  Leo  Willyanto,  Alexander Setiawan  &  Andreas  Handojo. (2010), “Pembuatan Aplikasi Sistem Seleksi Calon Pegawai dan Pemilihan  Supplier  dengan  Metode Analytic  Network    Process  (ANP) dan  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) di PT X”. Teknik Informatika,  Fakultas  Teknologi
Industri – Universitas Kristen Petra.
Santoso,  Leo  Willyanto,  Alexander Setiawan  &  Januar  R.  Stanley. (2009),  “PembuatanAplikasi Sistem Seleksi  Calon  Pegawai  dengan
Metode  Analytic  Network  Process (ANP) di PT X”.Teknik Informatika,  Fakultas  Teknologi Industri – Universitas Kristen Petra.
Sari,  Ariza  B.T.  (2007),  “Proses pembuatan  biodiesel  minyak  Jarak Pagar  (Jatropha  Curcas  L.)  dengan transesterifikasi satu dan dua tahap”. Skripsi fakultas teknologi pertanian, Institut  Pertanian  Bogor  (IPB),
Bogor. Sathivel  S.  (2003),  “Fish  Oils  – Properties  and  Processing”,  Alaska sea  grant  college  program,  AK-SG- 03-01.
Singh  B,  Guldhe  A,  Rawat  I,  Bux  F. (2014),  “Towards  a  sustainable approach  for  development  of biodiesel from plant and microalgae”, Renew Sustain Energy Rev. 29:216-45. Su Yujie, Song K, Zhang P, Su Yuqing, Cheng J, Chen X. (2017), “Progress of microalgae biofuel’s commercialization”,  Vol.  74,  Hal. 402-411. Sudrajat, H.R., Dadang S., Yetiw.,  Rani A., Sahirman. (2007), “Permasalahan  dalam  teknologi pengolahan  biodiesel  dari  minyak jarak  pagar  (jatropha  curcas  L.)”, Badan penelitian dan pengembangan pertanian, Bogor.
Suryadi, K. dan M. Ali. (2002), “Sistem Pendukung Keputusan: Suatu Wacana  Struktur  Idealisasi  dan Implementasi  Konsep  Pengambilan Keputusan”, PT. Remaja Rosdakarya, Bandung. Suryanto  H,  Sukarni,  Yahuhar  U. (2009),”Studi  Eksporasi  Potensi Mikroalga  Laut  sebagai  Sumber EnergiTerbarukan”, Seminar
Nasional  Teknik Mesin IV 30  Juni 2009, Surabaya, Indonesia. Syah,  Andi  Nur  Alam.  (2006), “Mengenal  Lebih  Dekat  Biodiesel Jarak  Pagar”,  Penerbit  PT.  Agro
Media Pustaka, Tangerang.
Taufan,  M.L,  dkk.(2010),  “Budidaya Tanaman  Jarak  Pagar  (Penghasil Biodiesel)”,  Penerbit  Aneka  Ilmu, Semarang. Thapa, S., et al. (2018),”An Overview on Fuel  Properties  and  Prospects  of
Jatropha  Biodiesel  as  Fuel  for Engines”,  Environ  Tecnol.  Innov.9, 210-219. Tim Agro. (2007), “Meraup Untung dari Jarak  Pagar”,  PT.  Agro  Media Pustaka. Tim IPB. (2009), “Tanaman Perkebunan Penghasil  Bahan  Bakar  Nabati (BBN)”, IPB Press.
Tim  Nasional  Pengembangan  BBN. (2007),  “Program  Pengembangan
Bahan Bakar Nabati”, Tim Nasional Pengembangan BBN. Tim Penulis BRDST. (2008) , Membangun  Pabril  Biodiesel  Skala Kecil,  Penerbit  Penebar  Swadaya, Jakarta.
Tryana,  M.S.,  Sukardi,  Suryani,  A.,  M.
Romli, M. (2015), “Biodisel Production  Cost  Assessment  from Different Palm Oil Raw Material as
Feedstock”.  Industrial  Engineering Letters,  www.iiste.org.  ISSN  2224-
6096  (Paper)  ISSN  2225-0581
(online).Vol.5, No.2  2015.
Vasundevan,  P.T  &  Briggs,  M. (2008),”Biodiesel Producion- Current  State  of  The  Art  and Challenges, J. Ind Microbial Bioethanol. Vol.35, hal..421-430. Wibisono,  Ardian.  (2007),  “Conoco
Phillips Produksi dari Lemak Babi”, Jakarta.